ros小车视觉巡线识别率低

根据提供的引用内容，关于ROS小车视觉巡线识别率低的问题，可以得出以下结论：
1. OpenCV图像处理能力强，可以用于巡线导航，但是ROS是非实时系统，命令响应较慢，当小车速度较快时容易出现转弯失控的情况。因此，需要校准算法，预测前段是否转弯，并根据转弯方向进行调整。
2. 代码中存在bug，其中一个是cmd_vol。需要修复这些bug以提高巡线识别率。
3. 可以使用工具先校准胶带的颜色，提高匹配准确率。通过打印error并查看error分布，可以构建模型并进一步研究，以提高巡线识别率。

综上所述，要提高ROS小车视觉巡线识别率，可以进行算法校准、修复代码中的bug，并使用工具进行颜色校准和模型构建。